Restructuration

.gitignore

@@ -1,116 +1 @@
-# ---> Python
-# Byte-compiled / optimized / DLL files
-__pycache__/
-*.py[cod]
-*$py.class
-
-# C extensions
-*.so
-
-# Distribution / packaging
-.Python
-build/
-develop-eggs/
-dist/
-downloads/
-eggs/
-.eggs/
-lib/
-lib64/
-parts/
-sdist/
-var/
-wheels/
-*.egg-info/
-.installed.cfg
-*.egg
-MANIFEST
-
-# PyInstaller
-#  Usually these files are written by a python script from a template
-#  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
-*.manifest
-*.spec
-
-# Installer logs
-pip-log.txt
-pip-delete-this-directory.txt
-
-# Unit test / coverage reports
-htmlcov/
-.tox/
-.nox/
-.coverage
-.coverage.*
-.cache
-nosetests.xml
-coverage.xml
-*.cover
-.hypothesis/
-.pytest_cache/
-
-# Translations
-*.mo
-*.pot
-
-# Django stuff:
-*.log
-local_settings.py
-db.sqlite3
-
-# Flask stuff:
-instance/
-.webassets-cache
-
-# Scrapy stuff:
-.scrapy
-
-# Sphinx documentation
-docs/_build/
-
-# PyBuilder
-target/
-
-# Jupyter Notebook
-.ipynb_checkpoints
-
-# IPython
-profile_default/
-ipython_config.py
-
-# pyenv
-.python-version
-
-# celery beat schedule file
-celerybeat-schedule
-
-# SageMath parsed files
-*.sage.py
-
-# Environments
-.env
-.venv
-env/
-venv/
-ENV/
-env.bak/
-venv.bak/
-
-# Spyder project settings
-.spyderproject
-.spyproject
-
-# Rope project settings
-.ropeproject
-
-# mkdocs documentation
-/site
-
-# mypy
-.mypy_cache/
-.dmypy.json
-dmypy.json
-
-# Pyre type checker
-.pyre/
-
+obj/*

bin/Release/Experience 2/crossover-proba.csv

@@ -0,0 +1,37 @@
+3;0.035;0.35;0.475;2440
+4;0.1;0.17;0.4;2440
+5;0.055;0.16;0.325;2440
+6;0.06;0.105;0.28;2440
+7;0.035;0.095;0.245;2440
+8;0.02;0.1;0.215;2440
+9;0.01;0.08;0.19;2440
+10;0.01;0.06;0.165;2440
+11;0.015;0.04;0.155;2440
+12;0.015;0.04;0.105;2440
+13;0.015;0.04;0.135;2440
+14;0.01;0.02;0.13;2440
+15;0.01;0.04;0.1;2440
+16;0.01;0.025;0.11;2440
+17;0.01;0.02;0.085;2440
+18;0.01;0.03;0.095;2440
+19;0.01;0.05;0.09;2440
+20;0.01;0.045;0.1;2440
+21;0.01;0.03;0.165;680
+22;0.01;0.03;0.125;680
+23;0.01;0.015;0.12;680
+24;0.01;0.045;0.12;680
+25;0.01;0.015;0.115;680
+26;0.01;0.025;0.1;680
+27;0.01;0.045;0.12;680
+28;0.01;0.03;0.085;680
+29;0.01;0.015;0.11;680
+30;0.01;0.01;0.11;680
+31;0.01;0.02;0.095;680
+32;0.01;0.01;0.115;680
+33;0.01;0.01;0.105;680
+34;0.01;0.015;0.115;680
+35;0.01;0.045;0.12;680
+36;0.01;0.01;0.08;680
+37;0.01;0.04;0.115;680
+38;0.01;0.02;0.08;680
+39;0.01;0.01;0.1;680

bin/Release/Experience 2/global-crossover-proba-11-2.csv

@@ -0,0 +1,406 @@
+11;2;0.01;0.025;0.07;702.406
+11;3;0.01;0.025;0.115;727.642
+11;4;0.01;0.03;0.1;729.252
+11;5;0.01;0.04;0.155;756.135
+11;6;0.025;0.08;0.18;761.12
+11;7;0.035;0.09;0.17;772.397
+11;8;0.04;0.115;0.18;773.056
+11;9;0.095;0.225;0.315;720.074
+11;10;0.11;0.205;0.285;717.073
+11;11;0.14;0.2;0.315;713.835
+11;12;0.125;0.3;0.35;736.672
+11;13;0.135;0.19;0.345;733.594
+11;14;0.15;0.245;0.355;736.385
+11;15;0.17;0.23;0.36;737.161
+11;16;0.16;0.305;0.395;739.694
+11;17;0.17;0.295;0.39;744.98
+11;18;0.195;0.28;0.415;747.445
+11;19;0.195;0.26;0.43;753.623
+11;20;0.215;0.285;0.445;752.897
+11;21;0.2;0.335;0.465;762.507
+11;22;0.24;0.38;0.48;758.417
+11;23;0.23;0.33;0.475;764.697
+11;24;0.25;0.375;0.485;761.326
+11;25;0.27;0.34;0.48;758.071
+11;26;0.26;0.4;0.495;756.717
+11;27;0.295;0.365;0.51;760.608
+11;28;0.295;0.405;0.53;763.159
+11;29;0.29;0.43;0.56;757.948
+11;30;0.3;0.455;0.6;761.694
+11;31;0.335;0.39;0.57;759.499
+11;32;0.345;0.415;0.57;751.675
+11;33;0.325;0.46;0.605;760.661
+11;34;0.355;0.495;0.605;756.246
+11;35;0.38;0.465;0.61;753.368
+11;36;0.365;0.455;0.65;759.437
+11;37;0.38;0.525;0.65;754.075
+11;38;0.405;0.52;0.63;749.556
+11;39;0.415;0.58;0.655;746.279
+11;40;0.425;0.545;0.68;753.428
+11;41;0.405;0.535;0.665;749.976
+11;42;0.41;0.51;0.71;764.119
+11;43;0.485;0.6;0.67;743.099
+11;44;0.44;0.61;0.715;756.898
+11;45;0.45;0.64;0.725;758.009
+11;46;0.445;0.53;0.76;764.266
+11;47;0.465;0.67;0.745;764.37
+11;48;0.475;0.625;0.76;762.22
+11;49;0.49;0.655;0.76;768.65
+11;50;0.495;0.7;0.78;771.175
+11;51;0.535;0.64;0.78;762.437
+11;52;0.575;0.67;0.78;753.487
+11;53;0.545;0.67;0.805;771.531
+11;54;0.56;0.66;0.8;771.128
+11;55;0.555;0.63;0.795;778.185
+11;56;0.565;0.645;0.825;775.881
+11;57;0.565;0.71;0.825;784.018
+11;58;0.595;0.69;0.84;779.596
+11;59;0.595;0.685;0.85;789.581
+11;60;0.665;0.755;0.81;773.712
+11;61;0.66;0.72;0.845;782.82
+11;62;0.635;0.7;0.865;799.396
+11;63;0.595;0.705;0.87;804.123
+11;64;0.63;0.71;0.875;807.158
+11;65;0.655;0.78;0.85;801.041
+11;66;0.655;0.775;0.88;808.877
+11;67;0.66;0.72;0.895;816.682
+11;68;0.665;0.79;0.885;819.299
+11;69;0.64;0.765;0.905;830.516
+11;70;0.665;0.82;0.895;833.186
+11;71;0.685;0.78;0.9;838.398
+11;72;0.66;0.77;0.9;849.335
+11;73;0.685;0.795;0.93;848.848
+11;74;0.69;0.825;0.93;861.118
+11;75;0.695;0.815;0.935;863.921
+11;76;0.735;0.825;0.945;857.359
+11;77;0.715;0.885;0.94;867.071
+11;78;0.725;0.855;0.94;878.049
+11;79;0.73;0.805;0.945;884.048
+11;80;0.725;0.815;0.955;892.602
+11;81;0.745;0.83;0.94;898.798
+11;82;0.75;0.855;0.94;899.561
+11;83;0.775;0.905;0.95;896.6
+11;84;0.775;0.85;0.955;906.242
+11;85;0.835;0.8675;0.96;907.165
+11;86;0.79;0.8925;0.965;920.242
+11;87;0.7975;0.8725;0.9725;923.314
+11;88;0.805;0.86;0.9725;930.603
+11;89;0.7825;0.865;0.97;941.875
+11;90;0.805;0.8375;0.9775;946.313
+11;91;0.8525;0.915;0.965;938.237
+11;92;0.8375;0.9;0.9725;952.605
+11;93;0.89;0.93;0.97;946.494
+11;94;0.83;0.89;0.9825;969.25
+11;95;0.8175;0.9275;0.9875;980.408
+11;96;0.87;0.9225;0.985;972.197
+11;97;0.875;0.8975;0.9775;989.053
+11;98;0.875;0.93;0.9775;994.506
+11;99;0.8575;0.9225;0.98;1001.07
+11;100;0.855;0.93;0.98;1013.41
+12;2;0.605;0.61;0.6225;2139.65
+12;3;0.355;0.355;0.39;1299.66
+12;4;0.105;0.145;0.175;971.518
+12;5;0.01;0.075;0.14;937.682
+12;6;0.015;0.035;0.17;945.877
+12;7;0.025;0.085;0.17;959.134
+12;8;0.045;0.09;0.19;962.773
+12;9;0.09;0.16;0.285;879.569
+12;10;0.095;0.17;0.305;884.654
+12;11;0.11;0.185;0.325;897.056
+12;12;0.125;0.165;0.32;893.54
+12;13;0.125;0.265;0.325;909.286
+12;14;0.12;0.18;0.34;913.113
+12;15;0.135;0.25;0.35;911.476
+12;16;0.16;0.21;0.365;911.613
+12;17;0.16;0.235;0.37;913.442
+12;18;0.16;0.225;0.395;927.75
+12;19;0.17;0.305;0.405;933.218
+12;20;0.185;0.32;0.39;926.81
+12;21;0.18;0.31;0.405;935.276
+12;22;0.2;0.335;0.415;936.33
+12;23;0.225;0.29;0.415;937.504
+12;24;0.24;0.38;0.46;938.066
+12;25;0.225;0.325;0.47;951.073
+12;26;0.27;0.32;0.46;930.237
+12;27;0.255;0.335;0.455;937.796
+12;28;0.28;0.37;0.485;940.041
+12;29;0.255;0.335;0.54;951.914
+12;30;0.285;0.365;0.525;938.579
+12;31;0.31;0.38;0.535;939.429
+12;32;0.29;0.415;0.555;949.053
+12;33;0.315;0.435;0.57;940.996
+12;34;0.31;0.43;0.565;937.479
+12;35;0.33;0.465;0.575;935.042
+12;36;0.325;0.435;0.6;942.472
+12;37;0.37;0.485;0.59;929.946
+12;38;0.34;0.43;0.6;939.259
+12;39;0.37;0.43;0.63;934.672
+12;40;0.38;0.46;0.625;933.568
+12;41;0.395;0.475;0.65;928.368
+12;42;0.38;0.51;0.64;927.383
+12;43;0.385;0.505;0.67;931.409
+12;44;0.42;0.47;0.675;924.933
+12;45;0.41;0.525;0.705;929.224
+12;46;0.425;0.56;0.685;923.957
+12;47;0.45;0.515;0.665;920.952
+12;48;0.455;0.565;0.705;916.602
+12;49;0.45;0.525;0.705;919.479
+12;50;0.41;0.54;0.73;932.085
+12;51;0.475;0.6;0.735;922.084
+12;52;0.47;0.54;0.72;925.559
+12;53;0.46;0.62;0.765;935.121
+12;54;0.5;0.57;0.74;924.17
+12;55;0.5;0.615;0.77;926.694
+12;56;0.505;0.655;0.775;935.037
+12;57;0.525;0.645;0.78;933.331
+12;58;0.53;0.71;0.78;932.912
+12;59;0.53;0.61;0.78;931.948
+12;60;0.56;0.69;0.785;926.541
+12;61;0.565;0.675;0.815;941.252
+12;62;0.55;0.63;0.81;945.638
+12;63;0.555;0.695;0.82;946.635
+12;64;0.575;0.73;0.83;951.727
+12;65;0.6;0.685;0.83;950.166
+12;66;0.585;0.69;0.815;947.069
+12;67;0.575;0.73;0.86;962.412
+12;68;0.6;0.765;0.87;963.722
+12;69;0.61;0.72;0.86;966.234
+12;70;0.615;0.815;0.865;969.561
+12;71;0.65;0.72;0.895;963.292
+12;72;0.61;0.765;0.875;982.611
+12;73;0.66;0.75;0.865;977.375
+12;74;0.65;0.745;0.9;982.202
+12;75;0.685;0.785;0.865;981.959
+12;76;0.66;0.83;0.895;996.027
+12;77;0.675;0.805;0.905;1001.59
+12;78;0.675;0.775;0.91;1000.98
+12;79;0.715;0.825;0.905;1004.82
+12;80;0.755;0.8;0.91;1013.2
+12;81;0.67;0.785;0.925;1029.44
+12;82;0.69;0.8;0.92;1022.31
+12;83;0.74;0.82;0.93;1023.27
+12;84;0.71;0.785;0.935;1033.32
+12;85;0.71;0.85;0.93;1038.41
+12;86;0.715;0.835;0.95;1049.36
+12;87;0.715;0.875;0.95;1055.74
+12;88;0.75;0.79;0.94;1055.22
+12;89;0.76;0.865;0.93;1060.4
+12;90;0.765;0.83;0.94;1066.97
+12;91;0.745;0.855;0.95;1079.72
+12;92;0.755;0.82;0.95;1083.1
+12;93;0.805;0.865;0.93;1073.25
+12;94;0.75;0.8;0.97;1097.06
+12;95;0.785;0.83;0.955;1098.2
+12;96;0.83;0.875;0.97;1106.82
+12;97;0.8125;0.8875;0.9625;1103.96
+12;98;0.8225;0.8775;0.965;1110.88
+12;99;0.8125;0.865;0.9625;1120.74
+12;100;0.8175;0.915;0.9675;1128.53
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+13;3;0.3175;0.3175;0.3325;1497.62
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@@ -0,0 +1,14 @@
+19;80;0.4;0.5;0.65;2712.23
+19;81;0.425;0.52;0.65;2684.4
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bin/Release/Experience 2/global-crossover-proba-19-94.csv

@@ -0,0 +1,7 @@
+19;94;0.46;0.565;0.74;2598.78
+19;95;0.47;0.595;0.745;2602.98
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+19;100;0.53;0.595;0.755;2542.48

bin/Release/Experience 2/global-crossover-proba-5-2.csv

@@ -0,0 +1,626 @@
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+7;5;0.495;0.885;0.965;184.704
+7;6;0.54;0.935;0.98;181.062
+7;7;0.58;0.93;0.965;179.822
+7;8;0.605;0.93;0.965;179.213
+7;9;0.685;0.97;0.97;175.625
+7;10;0.735;0.935;0.97;173.883
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+7;79;0.9;0.9725;0.9775;253.056
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+8;21;0.795;0.965;0.98;240.235

cpp/main.cpp

@@ -1,239 +0,0 @@
-#include <iostream>
-#include <cstdlib>
-#include <ctime>
-#include <numeric>
-#include <algorithm>
-#include <vector>
-#include <random>
-
-using namespace std;
-
-class MasterMind {
-    public:
-        MasterMind(int nb_colors, int nb_cases) {
-            m_nb_colors = nb_colors;
-            m_nb_cases = nb_cases;
-            m_solution = random_candidate();
-        }
-        
-        MasterMind(int nb_colors, int nb_cases, int* solution) {
-            m_nb_colors = nb_colors;
-            m_nb_cases = nb_cases;
-            m_solution = solution;
-        }
-        
-        int* random_candidate() {
-            int* cand = new int[m_nb_cases];
-            for(int i=0; i<m_nb_cases; i++)
-                cand[i] = (rand() % m_nb_colors);
-            return cand;
-        }
-        
-        int try_candidate(int* candidate){
-            int total = 0;
-            for(int i=0; i<m_nb_cases; i++)
-                if(candidate[i] == m_solution[i])
-                    total++;
-            return total;
-        }
-        
-        int get_max_radius() {
-            return m_nb_cases;
-        }
-
-        int* modify_with_radius(int* x, int r, bool copy=false) {
-            vector<int> items(m_nb_cases);
-            iota(items.begin(), items.end(), 0);
-            mt19937 rng(std::random_device{}());
-            shuffle(begin(items), end(items), rng);
-            
-            int* x2 = x;
-            if(copy) {
-                x2 = new int[m_nb_cases];
-                for(int i=0; i<m_nb_cases; i++)
-                    x2[i] = x[i];
-            }
-            
-            for(int i=0; i<r; i++)
-                x2[items[i]] = rand() % m_nb_colors;
-            return x2;
-        }
-
-        bool is_optimal(int* x) {
-            int v_x = try_candidate(x);
-            return (v_x == m_nb_cases);
-        }
-        
-        bool is_optimal(int* x, int v_x) {
-            return (v_x == m_nb_cases);
-        }
-
-    private:
-        int m_nb_colors;
-        int m_nb_cases;
-        int* m_solution;
-};
-
-struct Result {
-    Result(int* s, int v, int c) {
-        solution = s;
-        v_solution = v;
-        nb_calls = c;
-    }
-    
-    int* solution;
-    int v_solution;
-    int nb_calls;
-};
-
-class SearchHeuristic {
-    public:
-        virtual Result run() = 0;
-        void set_problem(MasterMind* problem) {
-            m_problem = problem;
-        }
-    
-    protected:
-        MasterMind* m_problem;
-};
-
-struct Candidate {
-    Candidate(int* s, int v) {
-        sol = s;
-        value = v;
-    }
-    
-    int* sol;
-    int value;
-};
-
-class RLS : public SearchHeuristic {
-    public:
-        Result run() {
-            MasterMind* pb = m_problem;
-            int* x = pb->random_candidate();
-            int v_x = pb->try_candidate(x);
-            int nb_calls = 1;
-            
-            while(! pb->is_optimal(x, v_x)) {
-                int r = 1;
-                int* y = pb->modify_with_radius(x, r, true);
-                int v_y = pb->try_candidate(y);
-                if(v_y >= v_x) {
-                    delete[] x;
-                    x = y;
-                    v_x = v_y;
-                } else {
-                    delete[] y;
-                }
-                nb_calls++;
-            }
-            
-            return Result(x, v_x, nb_calls);
-        }
-};
-
-class EA : public SearchHeuristic {
-    public:
-        EA(double proba, int lda, int mu) {
-            m_proba = proba;
-            m_lambda = lda;
-            m_mu = mu;
-        }
-        
-        Result run() {
-            MasterMind* pb = m_problem;
-            
-            vector<Candidate> x_list;
-            for(int i=0; i<m_mu; i++) {
-                int* x = pb->random_candidate();
-                int vx = pb->try_candidate(x);
-                x_list.push_back(Candidate(x, vx));
-            }
-            
-            struct {
-                bool operator()(Candidate a, Candidate b) const
-                {
-                    return a.value > b.value;
-                }
-            } customLess;
-            sort(x_list.begin(), x_list.end(), customLess);
-            
-            Candidate x_best = x_list[0];
-            int nb_calls = 1;
-            
-            default_random_engine generator;
-            binomial_distribution<int> distribution(pb->get_max_radius(), m_proba);
-            
-            while(! pb->is_optimal(x_best.sol, x_best.value)) {
-                for(int i=0; i<m_lambda; i++) {
-                    int r = distribution(generator);
-                    int* y = pb->modify_with_radius(x_best.sol, r, true);
-                    int vy = pb->try_candidate(y);
-                    x_list.push_back(Candidate(y, vy));
-                }
-                
-                sort(x_list.begin(), x_list.end(), customLess);
-                for(int i=0; i<x_list.size()-m_mu; i++)
-                    x_list.pop_back();
-                x_best = x_list[0];
-                nb_calls++;
-            }
-            
-            return Result(x_best.sol, x_best.value, nb_calls);
-        }
-    
-    private:
-        double m_proba;
-        int m_lambda;
-        int m_mu;
-};
-
-double avg_calls(SearchHeuristic& algo, MasterMind problem, int nb=100) {
-    int sum = 0;
-    for(int i=0; i<nb; i++) {
-        algo.set_problem(&problem);
-        Result res = algo.run();
-        sum += res.nb_calls;
-        //cout << res.nb_calls << "; ";
-    }
-    return (double) sum / nb;
-}
-
-int main() {
-    int nb_colors = 5;
-    int nb_cases = 5;
-    
-    srand(time(NULL));
-    
-    RLS algo1;
-    double avg = avg_calls(algo1, MasterMind(nb_colors, nb_cases));
-    cout << "Average RLS: " << avg << endl;
-    EA algo2(1./nb_cases, 1, 1);
-    avg = avg_calls(algo2, MasterMind(nb_colors, nb_cases));
-    cout << "Average EA: " << avg << endl;
-
-    cout << "=========================" << endl;
-    for(int n=5; n<15; n++) {
-        
-        vector<double> avg_list;
-        vector<double> probas;
-        
-        for(double p=0.05; p<0.5; p+=0.01) {
-            EA algo(p, 1, 1);
-            double avg = avg_calls(algo, MasterMind(n, n));
-            avg_list.push_back(avg);
-            probas.push_back(p);
-        }
-        
-        int min_ind = 0;
-        for(int i=1; i<avg_list.size(); i++)
-            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
-                min_ind = i;
-        double p_best = probas[min_ind];
-        cout << n << ": " << p_best << endl;
-        
-    }
-    
-    return 0;
-}

data/42.csv

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data/complete-crossover-proba-filter - Copie.csv

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data/complete-crossover-proba-filter.csv

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data/complete-crossover-proba-modeling.csv

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+67;1.94841;2.90042;3.91202;3.17055
+68;2.38055;4.04555;4.04555;3.21985
+69;2.12026;3.68888;3.79424;3.26915
+70;2.00248;3.42652;3.68888;3.31845
+71;2.40795;3.91202;3.91202;3.36775
+72;2.16282;2.81341;3.79424;3.41706
+73;2.43612;3.68888;3.91202;3.46636
+74;1.94841;3.91202;3.91202;3.51566
+75;2.12026;4.04555;4.19971;3.56496
+76;2.43612;3.91202;4.19971;3.61426
+77;2.3279;3.79424;3.91202;3.66356
+78;2.04022;3.15825;3.79424;3.71286
+79;2.00248;3.50656;3.68888;3.76217
+80;2.4651;3.59357;3.91202;3.81147
+81;2.43612;3.79424;4.04555;3.86077
+82;2.3279;3.91202;3.91202;3.91007
+83;2.12026;3.79424;3.79424;3.95937
+84;2.05964;3.10109;3.68888;4.00867
+85;2.1848;3.35241;3.79424;4.05798
+86;2.27789;3.91202;4.04555;4.10728
+87;2.07944;3.68888;3.79424;4.15658
+88;2.14132;3.91202;3.91202;4.20588
+89;2.12026;3.42652;3.91202;4.25518
+90;2.20727;3.68888;3.79424;4.30448
+91;2.16282;2.99573;3.50656;4.35378
+92;2.16282;3.68888;4.04555;4.40309
+93;2.20727;3.91202;3.91202;4.45239
+94;2.05964;2.99573;3.50656;4.50169
+95;2.14132;3.68888;3.79424;4.55099
+96;2.14132;3.28341;3.79424;4.60029
+97;2.23026;3.35241;3.79424;4.64959
+98;2.23026;2.85597;3.59357;4.6989
+99;1.93102;3.21888;3.68888;4.7482
+100;2.14132;2.85597;3.91202;4.7975

data/complete-crossover-proba-n-10.csv

@@ -0,0 +1,97 @@
+n;pmin;pbest;pmax;ln(1/(1-pmin));ln(1/(1-pbest));ln(1/(1-pmax));1/(1-pmin);1/(1-pbest);1/(1-pmax)
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+6;0,03;0,075;0,165;0,030459207;0,077961541;0,180323554;1,030927835;1,081081081;1,19760479
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+11;0,13;0,195;0,34;0,139262067;0,216913002;0,415515444;1,149425287;1,242236025;1,515151515
+12;0,145;0,26;0,365;0,15665381;0,301105093;0,45413028;1,169590643;1,351351351;1,57480315
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+26;0,325;0,42;0,56;0,393042588;0,544727175;0,820980552;1,481481481;1,724137931;2,272727273
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+37;0,425;0,5;0,7;0,553385238;0,693147181;1,203972804;1,739130435;2;3,333333333
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+47;0,545;0,72;0,77;0,78745786;1,272965676;1,46967597;2,197802198;3,571428571;4,347826087
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+49;0,555;0,655;0,805;2440;0,445;0,345;0,195;2,247191011;2,898550725;5,128205128;-0,809680997;-1,064210862;-1,63475572;3,891820298;0,809680997;1,064210862;1,63475572;0,753403036
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+51;0,57;0,655;0,83;2440;0,43;0,345;0,17;2,325581395;2,898550725;5,882352941;-0,84397007;-1,064210862;-1,771956842;3,931825633;0,84397007;1,064210862;1,771956842;0,767099244
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+92;0,87;0,92;0,96;2440;0,13;0,08;0,04;7,692307692;12,5;25;-2,040220829;-2,525728644;-3,218875825;4,521788577;2,040220829;2,525728644;3,218875825;0,927818495
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data/crossover-proba.csv

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data/draw.gpl

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+set datafile separator ';'
+
+# Set first two line styles to blue (#0060ad) and red (#dd181f)
+set style line 1 \
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+    linetype 1 linewidth 2 \
+    pointtype 7 pointsize 1.5
+set style line 2 \
+    linecolor rgb '#dd181f' \
+    linetype 1 linewidth 2 \
+    dashtype 3 \
+    pointtype 5 pointsize 1.5
+set style line 3 \
+    linecolor rgb '#0060ad' \
+    linetype 1 linewidth 2 \
+    pointtype 7 pointsize 1.5
+set style line 4 \
+    linecolor rgb '#00ff00' \
+    linetype 1 linewidth 2 \
+    pointtype 7 pointsize 1.5
+
+set ylabel "proba"
+set xlabel "n"
+
+plot 'complete-crossover-proba-filter.csv' using 1:2 with lines linestyle 1, \
+     ''                   using 1:3 with lines linestyle 2, \
+     ''                   using 1:4 with lines linestyle 3, \
+     ''                   using 1:5 with lines linestyle 4
+     

data/global-crossover-proba - Copie.csv

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data/lambda-vmath.csv

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data/modeling.gpl

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+set datafile separator ';'
+
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+    pointtype 5 pointsize 1.5
+set style line 3 \
+    linecolor rgb '#0060ad' \
+    linetype 1 linewidth 2 \
+    pointtype 7 pointsize 1.5
+set style line 4 \
+    linecolor rgb '#00ff00' \
+    linetype 1 linewidth 2 \
+    pointtype 7 pointsize 1.5
+
+set ylabel "proba"
+set xlabel "n"
+
+     
+f1(x) = m1*x + b1
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+f3(x) = m3*x + b3
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+fit f2(x) 'complete-crossover-proba-modeling.csv' using 1:3 via m2,b2
+fit f3(x) 'complete-crossover-proba-modeling.csv' using 1:4 via m3,b3
+
+plot 'complete-crossover-proba-modeling.csv' using 1:2 with lines linestyle 1, \
+     ''                   using 1:3 with lines linestyle 2, \
+     ''                   using 1:4 with lines linestyle 3, \
+     ''                   using 1:5 with lines linestyle 4, \
+     f1(x) title sprintf("y=%.2fx+%.2f", m1, b1), \
+     f2(x) title sprintf("y=%.2fx+%.2f", m2, b2), \
+     f3(x) title sprintf("y=%.2fx+%.2f", m3, b3)
+     

data/optimal-proba - Copie.csv

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data/optimal-proba.csv

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+7;0.13;0.1675;0.23;2220
+8;0.12;0.1575;0.19;2220
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data/probas-vmath-rec - Copie.csv

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data/probas-vmath-rec.csv

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include/EA.h

@@ -0,0 +1,13 @@
+#ifndef EA_H
+#define EA_H
+
+#include <random>
+
+#include "GA.h"
+
+class EA : public GA {
+    public:
+        EA(int mu, int lda, int selection, double proba, std::default_random_engine& randomizer) : GA(mu, lda, selection, proba, 0., NO_CROSSOVER, GA_V1, randomizer) {};
+};
+
+#endif // EA_H

include/GA.h

@@ -0,0 +1,17 @@
+#ifndef GA_H
+#define GA_H
+
+#include <random>
+
+#include "GGA.h"
+
+class GA : public GGA {
+    public:
+        GA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, double crossover_proba, int crossover_method, int version, std::default_random_engine& randomizer) : GGA(mu, lda, selection, sbm_proba, crossover_method, version, randomizer), m_crossover_proba{crossover_proba} {};
+        double get_crossover_proba(double progress);
+
+    protected:
+        double m_crossover_proba;
+};
+
+#endif // GA_H

include/GGA.h

@@ -0,0 +1,47 @@
+#ifndef GGA_H
+#define GGA_H
+
+#include <iostream>
+
+#include <vector>
+#include <algorithm>
+#include <random>
+
+#include "SearchHeuristic.h"
+
+#define COMMA 1
+#define PLUS 2
+
+#define GA_V1 1
+#define GA_V2 2
+
+class GGA : public SearchHeuristic
+{
+    public:
+        GGA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, int crossover_method, int version, std::default_random_engine& randomizer);
+        GGA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, int crossover_method, std::default_random_engine& randomizer) :
+            GGA(mu, lda, selection, sbm_proba, crossover_method, GA_V1, randomizer) {};
+        void prepare_tab();
+        virtual double get_crossover_proba(double progress) = 0;
+        virtual double get_sbm_proba(double progress) = 0;
+        Result run();
+        virtual ~GGA();
+
+    protected:
+        int m_mu;
+        int m_lambda;
+        int m_selection;
+        double m_sbm_proba;
+        int m_crossover_method;
+        int m_version;
+
+        std::default_random_engine m_randomizer;
+        std::binomial_distribution<int> m_binomial_dist;
+        std::uniform_int_distribution<int> m_uniform_dist;
+        bool m_is_prepared;
+        Candidate** x_tab;
+
+    private:
+};
+
+#endif // GGA_H

mm-cpp/include/MasterMind.h → include/MasterMind.h

@@ -8,6 +8,8 @@
 #include <vector>
 #include <algorithm>
 
+#include "crossover.h"
+
 class MasterMind
 {
     public:
@@ -20,10 +22,11 @@ class MasterMind
         int try_candidate(int* candidate);
         int get_max_radius();
         int* modify_with_radius(int* x, int r);
-        int* crossover(int* y, int** x, int nb);
+        int* crossover(int* y, void* x, int nb, int* (*selector)(int, void*), int method);
         void copy_candidate(int *x, int *y);
-        bool is_optimal(int* x);
-        bool is_optimal(int* x, int v_x);
+        double get_progress(int* x, int v_x);
+        bool is_optimal(int* x, double objective=1.00);
+        bool is_optimal(int* x, int v_x, double objective=1.00);
         virtual ~MasterMind();
 
     protected:
@@ -35,6 +38,7 @@ class MasterMind
         bool m_random_solution;
         std::vector<int> m_permutation;
         std::default_random_engine m_randomizer;
+        int* m_vote;
 };
 
 #endif // MASTERMIND_H

include/PGA.h

@@ -0,0 +1,19 @@
+#ifndef PGA_H
+#define PGA_H
+
+
+#include <vector>
+#include <random>
+
+#include "GGA.h"
+
+class PGA : public GGA {
+    public:
+        PGA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, std::vector<double> crossover_probas, int crossover_method, int version, std::default_random_engine& randomizer) : GGA(mu, lda, selection, sbm_proba, crossover_method, version, randomizer), m_crossover_probas{crossover_probas} {};
+        double get_crossover_proba(double progress);
+
+    protected:
+        std::vector<double> m_crossover_probas;
+};
+
+#endif // PGA_H

include/ParameterOptimizer.h

@@ -0,0 +1,62 @@
+#ifndef PARAMETEROPTIMIZER_H
+#define PARAMETEROPTIMIZER_H
+
+#include <iostream>
+#include <vector>
+#include <string>
+#include <sstream>
+#include <fstream>
+
+#include "SearchHeuristic.h"
+#include "analysis.h"
+
+struct ConfidenceInterval {
+    ConfidenceInterval(double d, double m, double u, double t=-1) : down{d}, mean{m}, up{u}, thresold{t} {};
+
+    double down;
+    double mean;
+    double up;
+    double thresold;
+};
+
+struct TestWave {
+    TestWave(int nb, double q, int d=0) : nb_tests{nb}, slq{q}, depth{d} {};
+    int nb_tests;
+    double slq; // Student Law Quartile
+    int depth;
+};
+
+class ParameterOptimizer
+{
+    public:
+        ParameterOptimizer(std::default_random_engine& randomizer);
+        virtual ~ParameterOptimizer();
+        // Algorithms
+        virtual SearchHeuristic* get_context(unsigned int num_context, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) = 0;
+        virtual std::string display_context(unsigned int num_context);
+        void set_nb_contexts(unsigned int nb_contexts);
+        // Interval
+        void set_study_interval(double initial_parameter, double final_parameter, double parameter_step);
+        // Test waves
+        void add_test_wave(int nb_tests, double student_law_quartile, int depth=0);
+        // Running
+        virtual std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context);
+        void save_run(std::string filename);
+        std::vector<ConfidenceInterval> run_step(int num_step=0, bool displaying=true);
+        std::vector<ConfidenceInterval> run_step(int num_step, int first_context, int nb_explored_contexts, double initial_parameter, double final_parameter, double parameter_step, bool displaying=true);
+        std::vector<ConfidenceInterval> run(bool displaying=true);
+
+    protected:
+
+    private:
+        unsigned int m_nb_contexts;
+        std::default_random_engine& m_randomizer;
+        double m_initial_parameter;
+        double m_final_parameter;
+        double m_parameter_step;
+        std::vector<TestWave> m_waves;
+        bool m_saving_in_csvfile;
+        std::string m_csvfile_name;
+};
+
+#endif // PARAMETEROPTIMIZER_H

include/SearchHeuristic.h

@@ -0,0 +1,71 @@
+#ifndef SEARCHHEURISTIC_H
+#define SEARCHHEURISTIC_H
+
+#include <vector>
+#include "MasterMind.h"
+
+struct Point {
+    Point() : Point(0,0) {};
+    Point(int c, double v) : nb_calls{c}, value{v} {};
+
+    int nb_calls;
+    double value;
+};
+
+struct Candidate {
+    Candidate(int* s, int v) {
+        sol = s;
+        value = v;
+    }
+
+    int* sol;
+    int value;
+};
+void swap_candidates(Candidate** tab, unsigned int i, unsigned int j);
+
+struct {
+    bool operator()(Candidate* a, Candidate* b) const {
+        return a->value > b->value;
+    }
+} cmp_candidates;
+
+struct Result {
+    Result(int* s, int v, int c, bool a=false) {
+        solution = s;
+        v_solution = v;
+        nb_calls = c;
+        has_been_aborted = a;
+    }
+
+    int* solution;
+    int v_solution;
+    int nb_calls;
+    bool has_been_aborted;
+};
+
+class SearchHeuristic
+{
+    public:
+        SearchHeuristic();
+        virtual Result run() = 0;
+        MasterMind* get_problem();
+        void set_problem(MasterMind* problem);
+        void set_abortion_limit(double l);
+        void set_record(std::vector<Point>* m_record_tab);
+        bool is_recording();
+        void clear_record();
+        void record(int nb_calls, double value);
+        std::vector<Point>* get_record();
+        void set_objective(double objective);
+        virtual ~SearchHeuristic();
+
+    protected:
+        MasterMind* m_problem;
+        double m_abortion_limit;
+        std::vector<Point>* m_record;
+        double m_objective; // 1=100% of the result
+
+    private:
+};
+
+#endif // SEARCHHEURISTIC_H

include/algo-complexity.h

@@ -0,0 +1,14 @@
+#ifndef ALGO_COMPLEXITY_H_INCLUDED
+#define ALGO_COMPLEXITY_H_INCLUDED
+
+#include <string>
+#include <vector>
+#include <fstream>
+
+#include "analysis.h"
+
+std::vector<Statistic> compute_complexity(std::default_random_engine& randomizer, SearchHeuristic* algo, int n_initial, int n_final, int n_step=1, int nb_tests=100, double slq=-1, bool displaying=true);
+void save_in_file(std::string namefile, std::vector<Statistic> stats);
+
+#endif // ALGO_COMPLEXITY_H_INCLUDED
+

include/analysis.h

@@ -0,0 +1,44 @@
+#ifndef ANALYSIS_H_INCLUDED
+#define ANALYSIS_H_INCLUDED
+
+#include <iostream>
+#include <chrono>
+#include <vector>
+#include <algorithm>
+#include <fstream>
+
+#include "SearchHeuristic.h"
+
+struct Statistic {
+    Statistic() : Statistic(0,0,0,0,0,0,0) {};
+    Statistic(double n, double s, double avg, double mini, double maxi, double med, double dev) :
+        nb{n}, sum{s}, average{avg}, minimal{mini}, maximal{maxi}, median{med}, deviation{dev} {
+            no_bias_deviation = 0;
+            alea = 0;
+            label = 0;
+    };
+
+    double nb;
+    double sum;
+    double average;
+    double minimal;
+    double maximal;
+    double median;
+    double deviation;
+    double no_bias_deviation;
+    double alea;
+    double label;
+};
+
+std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start_chrono();
+std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop_chrono();
+int interval_chrono(std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start, std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop);
+
+Statistic avg_calls(SearchHeuristic* algo, int nb=100, double abortion_limit=-1, double student_law_quartile=-1);
+Statistic* avg_evolution(SearchHeuristic* algo, int max_evolution, int nb_tests = 100);
+
+Statistic* derivate(Statistic* curve, unsigned int length);
+Statistic* compress(Statistic* curve, unsigned int length);
+Statistic* smooth(Statistic* curve, unsigned int length);
+
+#endif // ANALYSIS_H_INCLUDED

include/bestPGA.h

@@ -0,0 +1,67 @@
+#ifndef BEST_PGA_H_INCLUDED
+#define BEST_PGA_H_INCLUDED
+
+#include <vector>
+#include "PGA.h"
+
+class PGACrossoverProbaOptimizer : public ParameterOptimizer {
+    public:
+        PGACrossoverProbaOptimizer(unsigned int n_init, std::vector<double> probas, unsigned int flexive_point, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n_initial{n_init}, m_probas{probas}, m_flexive_point{flexive_point} {};
+        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
+            std::vector<double> probas(m_probas);
+            //for(int k=m_flexive_point; k<probas.size(); k++)
+            //    probas[k] = parameter;
+            probas[m_flexive_point] = parameter;
+            if(m_flexive_point == 0) {
+                for(int k=0; k<probas.size(); k++)
+                    probas[k] = parameter;
+            }
+            PGA* algo = new PGA(10, 10, PLUS, 1./(n_initial+i), probas, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
+            MasterMind* mm = new MasterMind(n_initial+i, n_initial+i, randomizer);
+            algo->set_problem(mm);
+            return algo;
+        }
+        std::string display_context(unsigned int context) {
+           std::stringstream ss;
+           ss << "n=" << n_initial+context;
+           return ss.str();
+        }
+        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context) {
+           return std::to_string(n_initial+num_context);
+        }
+    private:
+        unsigned int n_initial;
+        std::vector<double> m_probas;
+        unsigned int m_flexive_point;
+};
+
+void pga_optimisation(unsigned int n, int subdivision_size, std::default_random_engine& randomizer) {
+    std::vector<double> probas;
+    for(int i=0; i<=subdivision_size; i++)
+        probas.push_back(0.);
+
+    for(unsigned int k=0; k<=subdivision_size; k++) {
+        PGACrossoverProbaOptimizer pga_cpo(n, probas, k, randomizer);
+        pga_cpo.set_nb_contexts(1);
+        pga_cpo.set_study_interval(0.01, 0.95, 0.02);
+        pga_cpo.add_test_wave(500, 2.2481733216, 0);
+        pga_cpo.add_test_wave(8000, 2.243091696, 1);
+
+        std::vector<ConfidenceInterval> cis = pga_cpo.run(false);
+        std::cout << "STEP " << k << ": " << cis[0].down << ", " << cis[0].mean << ", " << cis[0].up << std::endl;
+
+        double p = (cis[0].down + cis[0].up)/2.;
+        if(k==0) {
+            for(int j=0; j<=subdivision_size; j++)
+                probas[j] = p;
+        } else {
+            probas[k] = p;
+            if(k+1<=subdivision_size) probas[k+1] = (2*p+probas[k+1])/3;
+            if(k+2<=subdivision_size) probas[k+2] = (p+2*probas[k+2])/3;
+        }
+        std::cout << "==========> " << k << ", " << p << std::endl;
+    }
+}
+
+#endif // BEST_PGA_H_INCLUDED
+

include/crossover-rate.h

@@ -0,0 +1,29 @@
+#ifndef CROSSOVER-RATE_H_INCLUDED
+#define CROSSOVER-RATE_H_INCLUDED
+
+#include <vector>
+#include <fstream>
+
+#include "ParameterOptimizer.h"
+#include "GA.h"
+
+class CrossoverProbaFromLambdaOptimizer : public ParameterOptimizer {
+    public:
+        CrossoverProbaFromLambdaOptimizer(int nb_cases, int lda_initial, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n{nb_cases}, lambda_initial{lda_initial} {};
+        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer);
+        std::string display_context(unsigned int num_context);
+        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context);
+
+    private:
+        int n;
+        int lambda_initial;
+};
+
+void script_crossover_proba_global_optim(std::default_random_engine& randomizer, std::string namefile="global-crossover-proba.csv", bool restart=false, unsigned int restart_n=5, unsigned int restart_lambda=2);
+double crossover_model_linearization(double x);
+void crossover_model_filtering(std::string input, std::string output, std::string modeling, int filtered_n, int filtered_lda);
+void crossover_model_optimization(std::string namefile="global-crossover-proba.csv");
+void crossover_model_validation(std::string namefile, double slope1, double intercept1, double slope2, double intercept2);
+double cr(int n, int lambda);
+
+#endif // CROSSOVER-RATE_H_INCLUDED

include/crossover.h

@@ -0,0 +1,9 @@
+#ifndef CROSSOVER_H_INCLUDED
+#define CROSSOVER_H_INCLUDED
+
+#define NO_CROSSOVER 0
+#define UNIFORM_CROSSOVER 1
+#define MAJORITY_VOTE_CROSSOVER 2
+#define K_POINT_CROSSOVER 4
+
+#endif // CROSSOVER_H_INCLUDED

include/scripts.h

@@ -0,0 +1,483 @@
+#ifndef SCRIPTS_H_INCLUDED
+#define SCRIPTS_H_INCLUDED
+
+#include <vector>
+
+#include "analysis.h"
+#include "ParameterOptimizer.h"
+
+using namespace std;
+
+class ProbaOptimizer : public ParameterOptimizer {
+    public:
+        ProbaOptimizer(int initial_n, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), m_initial_n{initial_n} {};
+        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
+            EA* algo = new EA(1, 1, PLUS, parameter, randomizer);
+            MasterMind* mm = new MasterMind(m_initial_n+i, m_initial_n+i, randomizer);
+            algo->set_problem(mm);
+            return algo;
+        }
+        virtual std::string display_context(unsigned int context) {
+           std::stringstream ss;
+           ss << "n=" << context+m_initial_n;
+           return ss.str();
+        }
+        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context) {
+           return std::to_string(m_initial_n+num_context);
+        }
+
+    private:
+        int m_initial_n;
+};
+
+void optimal_proba_vmath3(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, vector<int> nb_tests_by_depth={}, vector<double> stq_by_depth={}) {
+    ProbaOptimizer po(n_initial, randomizer);
+    po.set_nb_contexts(n_final-n_initial);
+    po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
+    for(int depth=0; depth<nb_tests_by_depth.size(); depth++)
+        po.add_test_wave(nb_tests_by_depth[depth], stq_by_depth[depth], depth);
+    po.run();
+}
+
+void script_optimal_proba(std::default_random_engine& randomizer) {
+    std::string namefile = "optimal-proba.csv";
+    {
+        int n_init=3, n_final=16;
+        double p_init=0.05, p_final=0.5, p_step=0.01;
+        ProbaOptimizer po(n_init, randomizer);
+        po.set_nb_contexts(n_final-n_init);
+        po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
+        po.add_test_wave(20, 2.3362421597, 0);
+        po.add_test_wave(200, 2.3451370823, 1);
+        po.add_test_wave(2000, 2.2953981367, 2);
+        po.save_run(namefile);
+        po.run();
+    }
+    {
+        int n_init=16, n_final=28;
+        double p_init=0.03, p_final=0.2, p_step=0.01;
+        ProbaOptimizer po(n_init, randomizer);
+        po.set_nb_contexts(n_final-n_init);
+        po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
+        po.add_test_wave(20, 2.6742086844, 0);
+        po.add_test_wave(100, 2.4755765532, 1);
+        po.add_test_wave(1000, 2.4365960683, 2);
+        po.save_run(namefile);
+        po.run();
+    }
+    {
+        int n_init=28, n_final=46;
+        double p_init=0.01, p_final=0.1, p_step=0.005;
+        ProbaOptimizer po(n_init, randomizer);
+        po.set_nb_contexts(n_final-n_init);
+        po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
+        po.add_test_wave(20, 2.6742086844, 0);
+        po.add_test_wave(100, 2.4755765532, 1);
+        po.add_test_wave(1000, 2.4365960683, 2);
+        po.save_run(namefile);
+        po.run();
+    }
+}
+
+vector<ConfidenceInterval> optimal_proba_vmath2(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, int nb_tests=10, double student_law_quartile=-1, bool displaying=true) {
+    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
+
+    // Initialize result file
+    ofstream probafile("probas-vmath.csv");
+    probafile << "n;";
+    for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+        probafile << p_init+i*p_step << ";";
+    probafile << endl;
+
+    vector<ConfidenceInterval> res;
+
+    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
+        auto start_n = start_chrono();
+
+        Statistic stats[nb_diff_proba];
+        double thresold = 0;
+        // Realize the experiences
+        for(int ind=0; ind<nb_diff_proba; ind++) {
+            double p = p_init+ind*p_step;
+
+            EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
+            MasterMind mm(n, n, randomizer);
+            algo.set_problem(&mm);
+            stats[ind] = avg_calls(&algo, nb_tests, -1, student_law_quartile);
+            double potential_thresold = stats[ind].average + stats[ind].alea;
+            if(ind == 0 || thresold > potential_thresold)
+                thresold = potential_thresold;
+
+            auto stop_loop = stop_chrono();
+            int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
+            if(displaying) cout << '\r' << "n=" << n << ", p=" << p << "... executed in " << elapsed_milliseconds_loop/1000. << " s";
+        }
+
+        // Calculate the confidence interval of 95%
+        if(displaying) cout << '\r' << "n=" << n << ". Thresold=" << thresold << ". Keep best... ";
+        int min_possible = -1;
+        int max_possible = -1;
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
+            double min_bound = stats[i].average - stats[i].alea;
+
+            if(min_possible < 0 && min_bound < thresold)
+                min_possible = i;
+            if(min_bound < thresold)
+                max_possible = i;
+        }
+        double pmin = p_init+min_possible*p_step;
+        double pmax = p_init+max_possible*p_step;
+
+        // Store the results in a file
+        probafile << n << ";";
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
+            probafile << "("<<pmin<<","<<pmax<<")" << ";";
+        }
+        probafile << endl;
+
+        auto stop_n = stop_chrono();
+        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
+        if(displaying) cout << "Interval=[" << pmin << ", " << pmax << "]" << endl;
+        if(displaying) cout << "... executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds ";
+        if(displaying) cout << "with " << nb_tests*nb_diff_proba << " resolutions" << endl;
+
+        ConfidenceInterval ci(pmin, -1, pmax);
+        res.push_back(ci);
+    }
+
+    return res;
+}
+
+vector<ConfidenceInterval> optimal_proba_vmath2_rec(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double base_p_init=0.05, double base_p_final=0.5, double p_step=0.01, vector<int> nb_tests_by_depth={}, vector<double> stq_by_depth={}) {
+    vector<ConfidenceInterval> res;
+    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
+        cout << "STUDY N=" << n << ":" << endl;
+        vector<ConfidenceInterval> cis;
+        int nb_tests = 0;
+        for(unsigned int depth=0; depth<nb_tests_by_depth.size(); depth++) {
+            double p_init = (depth == 0) ? base_p_init : cis[0].down-p_step/pow(2, depth-1);
+            double p_final = (depth == 0) ? base_p_final : cis[0].up+p_step/depth;
+
+            cout << " - depth=" << depth+1 << ": ";
+            cis = optimal_proba_vmath2(n, n+1, randomizer, p_init, p_final, p_step/pow(2, depth), nb_tests_by_depth[depth], stq_by_depth[depth], false);
+            nb_tests += nb_tests_by_depth[depth];
+            cout << "["<< cis[0].down <<","<< cis[0].up <<"]" << endl;
+        }
+        res.push_back(cis[0]);
+
+        ofstream probafile("probas-vmath-rec.csv", ios::app);
+        probafile << n << ";" << cis[0].down << ";" << cis[0].up << ";" << 1./cis[0].up << ";" << 1./cis[0].down << ";" << nb_tests << endl;
+    }
+
+    return res;
+}
+
+double calculate_up_bound(double x, int nb) {
+    return (x + 2./nb + sqrt(4./nb * (x - pow(x, 2) + 1./nb))) / (1. + 4./nb);
+}
+double calculate_down_bound(double x, int nb) {
+    return (x + 2./nb - sqrt(4./nb * (x - pow(x, 2) + 1./nb))) / (1. + 4./nb);
+}
+
+void optimal_proba_vmath(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, int nb_loops=1000) {
+    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
+    int nb_tests = 10;
+
+    // Initialize result file
+    ofstream probafile("probas-vmath.csv");
+    probafile << "n;";
+    for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+        probafile << p_init+i*p_step << ";";
+    probafile << endl;
+
+    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
+        auto start_n = start_chrono();
+
+        int nb_best[nb_diff_proba] = {0};
+        int nb_solved_problems = 0;
+
+        // Realize the experiences
+        int old_min_ind = 0;
+        int max_min_ind = 0;
+        for(int num_loop=1; num_loop<nb_loops; num_loop++) {
+            double min_avg = -1;
+            int min_ind;
+            // Realize the experience once
+            for(int ind2=-1; ind2<nb_diff_proba; ind2++) {
+                if(ind2 == old_min_ind) continue;
+                int ind = (ind2 >= 0) ? ind2 : old_min_ind;
+                double p = p_init+ind*p_step;
+
+                EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
+                MasterMind mm(n, n, randomizer);
+                algo.set_problem(&mm);
+                Statistic stat = avg_calls(&algo, nb_tests, min_avg+1);
+                nb_solved_problems += stat.nb;
+
+                double avg_nb_calls = stat.average;
+                if(min_avg < 0 || min_avg > avg_nb_calls) {
+                    min_avg = avg_nb_calls;
+                    min_ind = ind;
+                }
+            }
+
+            // Store the result of the experience
+            nb_best[min_ind]++;
+            if(nb_best[min_ind] > nb_best[max_min_ind])
+                max_min_ind = min_ind;
+            old_min_ind = min_ind;
+
+            // Display temporary results
+            auto stop_loop = stop_chrono();
+            int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
+            cout << "\r";
+            cout << "n=" << n << ", num_loop=" << num_loop << ": ";
+            cout << p_init+max_min_ind*p_step << " (" << nb_best[max_min_ind] << "), ";
+            cout << "executed in " <<elapsed_milliseconds_loop/1000. << " seconds [" << nb_solved_problems << "]";
+            cout << "    ";
+        }
+
+        // Display the global distribution
+        cout << '\r' << "===== Graph ====                     " << endl;
+        for(int j=9; j>=0; j--) {
+            for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
+                double pourcent = (double) nb_best[i]/nb_best[max_min_ind];
+                cout << ((pourcent >= j/10.) ? '#' : ' ');
+            }
+            cout << endl;
+        }
+        cout << endl;
+
+        // Calculate the confidence interval of 95%
+        double pbest = p_init+max_min_ind*p_step;
+        double x = (double) nb_best[max_min_ind]/nb_loops;
+        cout << "x=" << x << ',' << nb_loops << ',' << nb_best[max_min_ind] << endl;
+        double up_bound = calculate_up_bound(x, nb_loops);
+        double down_bound = calculate_down_bound(x, nb_loops);
+        cout << "\\mu_{p_best} \\in [" << down_bound << ", " << up_bound << "]" << endl;
+        cout << "Keep best..." << endl;
+
+        int min_possible = -1;
+        int max_possible = -1;
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
+            double measured = (double) nb_best[i]/nb_loops;
+            double max_bound = calculate_up_bound(measured, nb_loops);
+
+            if(min_possible < 0 && max_bound >= down_bound)
+                min_possible = i;
+            if(max_bound >= down_bound)
+                max_possible = i;
+        }
+        double pmin = p_init+min_possible*p_step;
+        double pmax = p_init+max_possible*p_step;
+
+        // Store the results in a file
+        probafile << n << ";";
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
+            probafile << "("<<pmin<<","<<pbest<<","<<pmax<<")" << ";";
+        }
+        probafile << endl;
+
+        auto stop_n = stop_chrono();
+        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
+        cout << "n=" << n << ": We are sure at 95% that it is in [" << pmin << ", " << pmax << "], with p_best=" << pbest << "." << endl;
+        cout << "... executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds ";
+        cout << "with " << nb_solved_problems << " resolutions";
+
+        for(int u=0; u<3; u++)
+            Beep(1568, 200);
+
+        //delete[] nb_best;
+    }
+}
+
+/// Bellow, it is just some tests of algorithm...
+
+struct Weight {
+    Weight() : Weight(0) {};
+    Weight(double w) {
+        weight = w;
+        nb_executed = 0;
+        nb_best = 0;
+    }
+
+    double weight;
+    int nb_executed;
+    int nb_best;
+};
+
+void optimal_proba_v2(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, int depth_initial=8) {
+    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
+    double initial_value = 50;
+    int nb_test = 20;
+
+    double zero_limit = 2/3.;
+    double pa = -1./(pow(zero_limit, 2)-2*zero_limit+1);
+    double pb = -2*pa;
+    double pc = 1+pa;
+
+    ofstream probafile("probas.csv");
+    for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+        probafile << p_init+i*p_step << ";";
+    probafile << endl;
+
+    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
+        auto start_n = start_chrono();
+
+        Weight* tab = new Weight[nb_diff_proba];
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+            tab[i].weight = initial_value;
+        double max_weight = initial_value;
+        int max_weight_ind_proba = 0;
+        double second_weight = initial_value;
+        int second_weight_ind_proba = 1;
+
+        int nb_solved_problems = 0;
+        for(int depth=depth_initial; depth>0; depth/=2) {
+            double start_with_weight = max_weight;
+            for(int num_loop=1; second_weight + 2*initial_value > max_weight && max_weight < 20*initial_value+start_with_weight; num_loop++) {
+                int nb_new_problems = 0;
+                for(int k=0; k<20; k++) {
+                    double min_avg = -1;
+                    double min_proba;
+                    for(int ind2=-2; ind2<nb_diff_proba; ind2++) {
+                        if(ind2 == max_weight_ind_proba || ind2 == second_weight_ind_proba) continue;
+                        int ind = (ind2 >= 0) ? ind2 : ((ind2 == -2) ? max_weight_ind_proba: second_weight_ind_proba);
+                        if(ind % depth != 0) continue;
+
+                        double p = p_init+ind*p_step;
+
+                        double weight = tab[ind].weight;
+                        double execution_proba = weight/max_weight;
+                        if(ind-depth >= 0 && ind+depth < nb_diff_proba)
+                            execution_proba = ((tab[ind-depth].weight+weight+tab[ind+depth].weight)/3)/max_weight;
+                        else if(ind-depth >= 0)
+                            execution_proba = ((tab[ind-depth].weight + weight)/2)/max_weight;
+                        else if(ind+depth < nb_diff_proba)
+                            execution_proba = ((weight + tab[ind+depth].weight)/2)/max_weight;
+
+                        execution_proba = (2*execution_proba > 1) ? pa*pow(execution_proba, 2)+pb*execution_proba+pc : 0;
+                        std::bernoulli_distribution distribution(execution_proba);
+
+                        if(distribution(randomizer)) {
+                            tab[ind].nb_executed++;
+                            EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
+                            MasterMind mm(n, n, randomizer);
+                            algo.set_problem(&mm);
+                            Statistic stat = avg_calls(&algo, nb_test, min_avg+1);
+                            double avg = stat.average;
+
+                            if(min_avg < 0 || min_avg > avg) {
+                                min_avg = avg;
+                                min_proba = p;
+                            }
+
+                            nb_new_problems += stat.nb;
+                        }
+                    }
+                    int ind_p = round((min_proba - p_init)/p_step);
+                    tab[ind_p].weight++;
+
+                    if(tab[ind_p].weight > max_weight) {
+                        max_weight = tab[ind_p].weight;
+                        max_weight_ind_proba = ind_p;
+                    }
+
+                    tab[max_weight_ind_proba].nb_best++;
+                }
+
+                auto stop_loop = stop_chrono();
+                int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
+
+                second_weight = -1;
+                for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+                    if(i != max_weight_ind_proba)
+                        if(second_weight < 0 || second_weight < tab[i].weight) {
+                            second_weight = tab[i].weight;
+                            second_weight_ind_proba = i;
+                        }
+
+                nb_solved_problems += nb_new_problems;
+
+                cout << "\r";
+                cout << "n=" << n << ", depth=" << depth << ", num_loop=" << num_loop << ": ";
+                cout << p_init+max_weight_ind_proba*p_step << " (" << max_weight << "), ";
+                cout << p_init+second_weight_ind_proba*p_step << " (" << second_weight << "), ";
+                cout << "executed in " <<elapsed_milliseconds_loop/1000. << " seconds [.+" << nb_new_problems << "=" << nb_solved_problems << "]";
+                cout << "    ";
+            }
+
+            int fdepth = depth / 2;
+            if(fdepth) {
+                for(int ind=0; ind<nb_diff_proba; ind++) {
+                    if(ind%depth != 0 && ind%fdepth == 0) {
+                        if(ind+fdepth<nb_diff_proba)
+                            tab[ind].weight = max(tab[ind-fdepth].weight, tab[ind+fdepth].weight);
+                        else
+                            tab[ind].weight = tab[ind-fdepth].weight;
+                    }
+                }
+                second_weight = max_weight;
+            }
+        }
+
+        double p_best = p_init+max_weight_ind_proba*p_step;
+
+        double mean = 0;
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+            mean += tab[i].nb_executed ? ((double) tab[i].nb_best/tab[i].nb_executed) * (p_init+i*p_step) : 0;
+
+        double stddev = 0;
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+            stddev += tab[i].nb_executed ? ((double) tab[i].nb_best/tab[i].nb_executed) * pow(p_init+i*p_step, 2) : 0;
+        stddev -= pow(mean, 2);
+        cout << '%' << mean << "," << stddev  << endl;
+        stddev = sqrt(stddev);
+
+
+        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
+            probafile << (tab[i].nb_executed ? ((double) tab[i].nb_best/tab[i].nb_executed) * pow(p_init+i*p_step, 2) : 0) << ";";
+        probafile << endl;
+
+        auto stop_n = stop_chrono();
+        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
+        cout << '\r' << "n=" << n << ", p_best=" << p_best << " (" << stddev << "), ";
+        cout << "executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds ";
+        cout << "with " << nb_solved_problems << " resolutions";
+        cout << "                           " << endl;
+
+//        for(int u=0; u<3; u++)
+//            Beep(1568, 200);
+
+        delete[] tab;
+    }
+}
+
+void optimal_proba(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01) {
+    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
+        vector<double> avg_list;
+        vector<double> probas;
+
+        auto start = start_chrono();
+        for(double p=p_init; p<p_final; p+=p_step) {
+            EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
+            MasterMind mm(n, n, randomizer);
+            algo.set_problem(&mm);
+            Statistic stat = avg_calls(&algo);
+            double avg = stat.average;
+            avg_list.push_back(avg);
+            probas.push_back(p);
+        }
+        auto stop = stop_chrono();
+        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
+
+        int min_ind = 0;
+        for(unsigned int i=1; i<avg_list.size(); i++)
+            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
+                min_ind = i;
+        double p_best = probas[min_ind];
+        cout << "n=" << n << ": " << p_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << 100*floor((p_final-p_init)/p_step) << " problems)" << endl;
+    }
+}
+
+#endif // SCRIPTS_H_INCLUDED

include/scripts2.h

@@ -0,0 +1,133 @@
+#ifndef SCRIPTS2_H_INCLUDED
+#define SCRIPTS2_H_INCLUDED
+
+#include <vector>
+#include <fstream>
+
+#include "analysis.h"
+#include "ParameterOptimizer.h"
+
+void cmp_evolution(std::vector<SearchHeuristic*> algos, MasterMind& problem, int max_evolution, int nb_tests = 100) {
+    int nb_algos = algos.size();
+    Statistic** values = new Statistic*[nb_algos];
+    for(int i=0; i<nb_algos; i++) {
+        algos[i]->set_problem(&problem);
+        values[i] = avg_evolution(algos[i], max_evolution, nb_tests);
+    }
+    std::ofstream statsfile("stats.csv");
+    for(int i=0; i<max_evolution; i++) {
+        statsfile << i << ";";
+        for(int k=0; k<nb_algos; k++)
+            statsfile << values[k][i].average << ";";
+        statsfile << std::endl;
+    }
+
+    for(int i=0; i<nb_algos; i++)
+        delete[] values[i];
+    delete[] values;
+}
+
+/// Max Lambda
+class LambdaOptimizer : public ParameterOptimizer {
+    public:
+        LambdaOptimizer(std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer) {};
+        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
+            unsigned int n=20;
+            EA* algo = new EA(1+i, (int)parameter, PLUS, 1./n, randomizer);
+            MasterMind* mm = new MasterMind(n, n, randomizer);
+            algo->set_problem(mm);
+            return algo;
+        }
+        virtual std::string display_context(unsigned int context) {
+           std::stringstream ss;
+           ss << "mu=" << context+1;
+           return ss.str();
+        }
+};
+
+void optimal_lambda(int n, int mu_initial, int mu_final, std::default_random_engine& randomizer, int lambda_init, int lambda_final, int lambda_step=1, int nb_tests=10, double student_law_quartile=-1, bool displaying=true) {
+    LambdaOptimizer lo(randomizer);
+    lo.set_nb_contexts(50);
+    lo.set_study_interval(lambda_init, lambda_final, lambda_step);
+    lo.add_test_wave(nb_tests, student_law_quartile);
+    lo.run();
+}
+
+class MuLambdaOptimizer : public ParameterOptimizer {
+    public:
+        MuLambdaOptimizer(int n_init, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n_initial{n_init} {};
+        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
+            EA* algo = new EA((int)parameter, (int)parameter, PLUS, 1./(n_initial+i), randomizer);
+            MasterMind* mm = new MasterMind(n_initial+i, n_initial+i, randomizer);
+            algo->set_problem(mm);
+            return algo;
+        }
+        virtual std::string display_context(unsigned int context) {
+           std::stringstream ss;
+           ss << "n=" << n_initial+context;
+           return ss.str();
+        }
+    private:
+        int n_initial;
+};
+
+void optimal_mulambda(int initial_n, int final_n, std::default_random_engine& randomizer, int par_init, int par_final, int par_step=1, int nb_tests=10, double student_law_quartile=-1, bool displaying=true) {
+    MuLambdaOptimizer lo(initial_n, randomizer);
+    lo.set_nb_contexts(final_n - initial_n);
+    lo.set_study_interval(par_init, par_final, par_step);
+    lo.add_test_wave(nb_tests, student_law_quartile);
+    lo.run();
+}
+
+class CrossoverProbaOptimizer : public ParameterOptimizer {
+    public:
+        CrossoverProbaOptimizer(int n_init, double obj, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n_initial{n_init}, objective{obj} {};
+        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
+            GA* algo = new GA(5, 5, PLUS, 1./(n_initial+i), parameter, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
+            MasterMind* mm = new MasterMind(n_initial+i, n_initial+i, randomizer);
+            algo->set_problem(mm);
+            algo->set_objective(objective);
+            return algo;
+        }
+        std::string display_context(unsigned int context) {
+           std::stringstream ss;
+           ss << "n=" << n_initial+context;
+           return ss.str();
+        }
+        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context) {
+           return std::to_string(n_initial+num_context);
+        }
+    private:
+        int n_initial;
+        double objective;
+};
+
+void script_crossover_proba_optim(std::default_random_engine& randomizer) {
+    std::string namefile = "crossover-proba.csv";
+    ofstream savefile(namefile);
+    {
+        int n_init=3, n_final=21;
+        double p_init=0.01, p_final=0.99, p_step=0.02;
+        CrossoverProbaOptimizer cpo(n_init, 1.00, randomizer);
+        cpo.set_nb_contexts(n_final - n_init);
+        cpo.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
+        cpo.add_test_wave(40, 2.5419828669, 0);
+        cpo.add_test_wave(400, 2.4429370465, 1);
+        cpo.add_test_wave(2000, 2.4344837209, 2);
+        cpo.save_run(namefile);
+        cpo.run();
+    }{
+        int n_init=21, n_final=40;
+        double p_init=0.01, p_final=0.3, p_step=0.02;
+        CrossoverProbaOptimizer cpo(n_init, 1.00, randomizer);
+        cpo.set_nb_contexts(n_final - n_init);
+        cpo.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
+        cpo.add_test_wave(80, 2.4860491262, 0);
+        cpo.add_test_wave(200, 2.4535822177, 1);
+        cpo.add_test_wave(400, 2.4429370465, 2);
+        cpo.save_run(namefile);
+        cpo.run();
+    }
+}
+
+#endif // SCRIPTS2_H_INCLUDED

main.cpp

@@ -0,0 +1,219 @@
+#include <iostream>
+#include <cstdlib>
+#include <ctime>
+#include <numeric>
+#include <algorithm>
+#include <vector>
+#include <random>
+#include <chrono>
+#include <cmath>
+#include <windows.h>
+
+#include <limits>
+#include <fstream>
+#include <sstream>
+#include <stdlib.h>
+
+#include "EA.h"
+#include "RLS.h"
+#include "analysis.h"
+
+#include "crossover-rate.h"
+#include "scripts.h"
+#include "scripts2.h"
+#include "bestPGA.h"
+#include "algo-complexity.h"
+
+using namespace std;
+
+int main(int argc, char** argv) {
+    srand(time(NULL));
+    std::default_random_engine randomizer{static_cast<long unsigned int>(time(0))};
+
+    if(argc >= 2) {
+        int num_experiment = atoi(argv[1]);
+        switch(num_experiment) {
+            case 1:
+                cout << "Experiment: Optimal Crossover probability" << endl;
+                switch(atoi(argv[2])) {
+                    case 0: // Start from beginning
+                        script_crossover_proba_global_optim(randomizer, "global-crossover-proba.csv", false, 5, 5);
+                        break;
+                    case 1: // Restart from a specific point
+                        {
+                            stringstream ss;
+                            ss << "global-crossover-proba-" << atoi(argv[3]) << "-" << atoi(argv[4]) << ".csv";
+                            script_crossover_proba_global_optim(randomizer, ss.str(), true, atoi(argv[3]), atoi(argv[4]));
+                        }break;
+                    case 2: // Filtering
+                        crossover_model_filtering(argv[3], argv[4], argv[5], atoi(argv[6]), atoi(argv[7]));
+                        break;
+                    case 3: // Local optimization of model
+                        crossover_model_optimization(argv[3]);
+                        break;
+                    case 4: // Validation of model
+                        crossover_model_validation(argv[3], atof(argv[4]), atof(argv[5]), atof(argv[6]), atof(argv[7]));
+                        break;
+                }
+
+
+
+                return 0;
+        }
+    }
+    ////////////////////////////////////////////////////
+
+    RLS algo;
+    vector<Statistic> stats = compute_complexity(randomizer, &algo, 10, 1000, 10, 100, 1.9842169516, true);
+    save_in_file("RLS-complexity", stats);
+    return 0;
+
+    //script_optimal_proba(randomizer);
+
+    pga_optimisation(10, 20, randomizer);
+    return 0;
+
+
+    int nb_colors = 50;
+    int nb_cases = 50;
+
+    MasterMind mm(nb_colors, nb_cases, randomizer);
+    RLS algo1;
+    EA algo2(100, 100, PLUS, 1./nb_colors, randomizer);
+    GA algo3(100, 100, PLUS, 1./nb_cases, cr(nb_colors, 100), UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
+    cout << cr(nb_colors, 100) << endl;
+    EA algo4(500, 500, PLUS, 1./nb_colors, randomizer);
+    GA algo5(500, 500, PLUS, 1./nb_cases, cr(nb_colors, 500), UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
+    cout << cr(nb_colors, 500) << endl;
+    GA algo6(100, 100, PLUS, 1./nb_cases, 0.8, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
+    algo1.set_problem(&mm);
+    algo2.set_problem(&mm);
+    algo3.set_problem(&mm);
+    algo4.set_problem(&mm);
+    algo5.set_problem(&mm);
+    algo6.set_problem(&mm);
+    vector<SearchHeuristic*> algos = {&algo1, &algo2, &algo3, &algo4, &algo5, &algo6};
+
+    Statistic stat = avg_calls(&algo1, 20, -1, 3.883);
+    int max_nb_calls = ceil(stat.average+stat.alea)*2;
+
+
+    cmp_evolution(algos, mm, max_nb_calls, 100);
+    return 0;
+/*
+    Statistic* curves[6];
+    Statistic* dcurves[6];
+    int length = 0;
+    for(int i=0; i<algos.size(); i++) {
+        curves[i] = avg_evolution(algos[i], max_nb_calls, 20);
+        dcurves[i] = derivate(curves[i], max_nb_calls);
+        length = max_nb_calls-1;
+        for(int k=0; k<7; k++) {
+            Statistic* cdcurve = compress(dcurves[i], length);
+            delete[] dcurves[i];
+            dcurves[i] = cdcurve;
+            length = ceil(length/2.)-1;
+        }
+        for(int k=0; k<15; k++) {
+            Statistic* sdcurve = smooth(dcurves[i], length);
+            delete[] dcurves[i];
+            dcurves[i] = sdcurve;
+        }
+    }
+
+    ofstream testfile("42.csv");
+    for(int i=0; i<length; i++) {
+        for(int j=0; j<algos.size(); j++)
+            testfile << dcurves[j][i].average << ";";
+        testfile << endl;
+    }
+    ofstream testfile2("43.csv");
+    for(int i=0; i<max_nb_calls; i++) {
+        for(int j=0; j<algos.size(); j++)
+            testfile2 << curves[j][i].average << ";";
+        testfile2 << endl;
+    }
+    for(int j=0; j<algos.size(); j++) {
+        delete[] dcurves[j];
+        delete[] curves[j];
+    }
+
+    return 0;
+
+    int initial_n = 3;
+    int final_n = 25;
+
+    /// Mu-Lambda Optimisation
+    MuLambdaOptimizer mlo(initial_n, randomizer);
+    mlo.set_nb_contexts(final_n - initial_n);
+    mlo.set_study_interval(1, 100, 4);
+    mlo.add_test_wave(100, 2.4751374205, 0);
+    mlo.add_test_wave(1000, 2.4365918443, 1);
+    mlo.add_test_wave(10000, 2.4327997145, 2);
+    //mlo.run();
+
+
+/*
+    //optimal_mulambda(3, 16, randomizer, 1, 50, 1, 100, 1.9842169516);
+    return 0;
+
+    optimal_lambda(20, 1, 2, randomizer, 1, 100, 1, 50, 1.9842169516, true);
+    return 0;
+*/
+/*    int nb_tests = 100;
+    MasterMind mm(nb_colors, nb_cases, randomizer);
+    RLS algo1;
+    GA algo3(10, 10, PLUS, 1./nb_cases, 2./nb_cases, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
+
+    algo1.set_problem(&mm);
+    Statistic stat = avg_calls(&algo1, 20, -1, 3.883);
+    int max_nb_calls = ceil(stat.average);
+
+    cmp_evolution({&algo1, &algo3}, mm, max_nb_calls, nb_tests);
+    return 0;
+*/
+    //cout << "=========================" << endl;
+    //optimal_proba(5,15, randomizer);
+    //optimal_proba_v2(5,15, randomizer);
+    //optimal_proba_vmath2_rec(3, 16, randomizer, 0.05, 0.5, 0.01, {20, 200, 2000}, {2.3362421597,2.3451370823,3.2953981367});
+    //optimal_proba_vmath2_rec(16, 25, randomizer, 0.02, 0.2, 0.005, {20, 200, 2000}, {2.3362421597,2.3451370823,3.2953981367});
+
+    cout << "FINISHED !" << endl;
+    std::cin.ignore(std::numeric_limits<std::streamsize>::max(), '\n');
+    std::cin.get();
+
+    return 0;
+
+    cout << "=========================" << endl;
+    for(int n=5; n<6; n++) {
+        vector<double> avg_list;
+        vector<double> lambdas;
+
+        int lambda_init = 1;
+        int lambda_final = 20;
+        int nb_tests = 10000;
+
+        auto start = start_chrono();
+        for(int lambda=lambda_init; lambda<lambda_final; lambda++) {
+            EA algo(1, lambda, PLUS, 1./n, randomizer);
+            MasterMind mm(n, n, randomizer);
+            algo.set_problem(&mm);
+            Statistic stat = avg_calls(&algo, nb_tests);
+            double avg = stat.average;
+            avg_list.push_back(avg);
+            lambdas.push_back(lambda);
+            cout << " -> lambda=" << lambda << ", nbcalls=" << avg << endl;
+        }
+        auto stop = stop_chrono();
+        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
+
+        int min_ind = 0;
+        for(unsigned int i=1; i<avg_list.size(); i++)
+            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
+                min_ind = i;
+        double lambda_best = lambdas[min_ind];
+        cout << "n=" << n << ": " << lambda_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << nb_tests*(lambda_final-lambda_init) << " problems)" << endl;
+    }
+
+    return 0;
+}

mastermind.py

@@ -1,141 +0,0 @@
-import random
-import numpy
-
-## Configuration MasterMind
-
-nb_colors = 5
-nb_cases = 5
-
-
-## Black-box
-class MasterMind:
-    def __init__(self, nb_colors, nb_cases, solution=None):
-        self.nb_colors = nb_colors
-        self.nb_cases = nb_cases
-        self._solution = solution if solution else self.random_candidate()
-    
-    def random_candidate(self):
-        import random
-        return [random.randrange(self.nb_colors) for _ in range(self.nb_cases)]
-    
-    def try_candidate(self, candidate):
-        total = 0
-        for i, x in enumerate(self._solution):
-            if candidate[i] == x:
-                total += 1
-        return total
-    
-    def get_max_radius(self):
-        return self.nb_cases
-    
-    def modify_with_radius(self, x, r):
-        import random
-        x = x[:]
-        items = list(range(self.nb_cases))
-        random.shuffle(items)
-        for i in items[:r]:
-            x[i] = random.randrange(self.nb_colors)
-        return x
-    
-    def is_optimal(self, x, v_x=None):
-        v_x = v_x if v_x else self.try_candidate(x)
-        return (v_x == self.nb_cases)
-
-
-class SearchHeuristic:
-    def set_problem(self, problem):
-        self.problem = problem
-    
-    def run(self):
-        raise Exception('Not implemented !')
-
-# Random Local Search
-class RLS(SearchHeuristic):
-    def run(self):
-        pb = self.problem
-        x = pb.random_candidate()
-        v_x = pb.try_candidate(x)
-        nb_calls = 1
-        
-        while not pb.is_optimal(x, v_x):
-            r = 1
-            y = pb.modify_with_radius(x, r)
-            v_y = pb.try_candidate(y)
-            if v_y >= v_x:
-                x = y
-                v_x = v_y
-            nb_calls += 1
-        
-        return (x, v_x, nb_calls)
-        
-class EA(SearchHeuristic):
-    def __init__(self, proba, lda, mu):
-        self.proba = proba
-        self.lda = lda
-        self.mu = mu
-    
-    def run(self):
-        pb = self.problem
-        
-        x_list = []
-        
-        for _ in range(self.mu):
-            x = pb.random_candidate()
-            vx = pb.try_candidate(x)
-            x_list.append((x, vx))
-        x_list = sorted(x_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)
-        x_best = x_list[0]
-        nb_calls = 1
-        
-        while not pb.is_optimal(x_best[0], x_best[1]):
-            y_list = []
-            
-            for _ in range(self.lda):
-                r = numpy.random.binomial(pb.get_max_radius(), self.proba)
-                y = pb.modify_with_radius(x_best[0], r)
-                vy = pb.try_candidate(y)
-                y_list.append((y, vy))
-            #print(x_list, y_list)
-                
-            selection = x_list + y_list
-            selection = sorted(selection, key=lambda x: x[1], reverse=True)
-            x_list = selection[:self.mu]
-            x_best = x_list[0]
-            nb_calls += 1
-                    
-        return (x_best[0], x_best[1], nb_calls)
-
-def avg_calls(algo, problem, nb=100):
-    nb_calls_list = []
-    for _ in range(100):
-        algo.set_problem(problem)
-        _, _, nb_calls = algo.run()
-        nb_calls_list.append(nb_calls)
-    return numpy.mean(nb_calls_list)
-
-## Main
-avg = avg_calls(RLS(), MasterMind(nb_colors, nb_cases))
-print('Average RLS: %s' % avg)
-avg = avg_calls(EA(1./nb_cases, 1, 1), MasterMind(nb_colors, nb_cases))
-print('Average EA: %s' % avg)
-
-
-print('=================')
-probas = list(numpy.arange(0.05, 0.5, 0.01))
-p_best_list = []
-for n in range(5, 15):
-    avg_list = []
-    for p in probas:
-        avg = avg_calls(EA(p, 1, 1), MasterMind(n, n))
-        avg_list.append(avg)
-        #print('{}%'.format(int(p*100)))
-    p_best = probas[numpy.argmin(avg_list)]
-    p_best *= n
-    p_best_list.append(p_best)
-    print('{}: {}'.format(n, p_best))
-
-from matplotlib import pyplot as plt
-x = list(range(5, 15))
-y = p_best_list
-plt.plot(x, y)
-plt.savefig('foo3.png')

mm-cpp/mm-cpp.cbp → mm-cpp.cbp

@@ -37,16 +37,34 @@
 			<Add option="-fexceptions" />
 		</Compiler>
 		<Unit filename="include/EA.h" />
+		<Unit filename="include/GA.h" />
+		<Unit filename="include/GGA.h" />
 		<Unit filename="include/MasterMind.h" />
+		<Unit filename="include/PGA.h" />
+		<Unit filename="include/ParameterOptimizer.h" />
 		<Unit filename="include/RLS.h" />
 		<Unit filename="include/SearchHeuristic.h" />
+		<Unit filename="include/algo-complexity.h" />
 		<Unit filename="include/analysis.h" />
+		<Unit filename="include/bestPGA.h" />
+		<Unit filename="include/crossover-rate.h" />
+		<Unit filename="include/crossover.h" />
 		<Unit filename="include/scripts.h" />
+		<Unit filename="include/scripts2.h" />
 		<Unit filename="main.cpp" />
 		<Unit filename="src/EA.cpp" />
+		<Unit filename="src/GA.cpp" />
+		<Unit filename="src/GGA.cpp" />
 		<Unit filename="src/MasterMind.cpp" />
+		<Unit filename="src/PGA.cpp" />
+		<Unit filename="src/ParameterOptimizer.cpp">
+			<Option weight="59" />
+		</Unit>
 		<Unit filename="src/RLS.cpp" />
 		<Unit filename="src/SearchHeuristic.cpp" />
+		<Unit filename="src/algo-complexity.cpp" />
+		<Unit filename="src/analysis.cpp" />
+		<Unit filename="src/crossover-rate.cpp" />
 		<Extensions>
 			<code_completion />
 			<envvars />

mm-cpp.depend

@@ -0,0 +1,140 @@
+# depslib dependency file v1.0
+1579790133 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\rls.cpp
+	"RLS.h"
+
+1578486688 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\rls.h
+	<iostream>
+	"SearchHeuristic.h"
+
+1579790033 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\searchheuristic.h
+	<vector>
+	"MasterMind.h"
+
+1579813071 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\mastermind.h
+	<iostream>
+	<ctime>
+	<random>
+	<vector>
+	<algorithm>
+	"crossover.h"
+
+1579790104 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\searchheuristic.cpp
+	"SearchHeuristic.h"
+
+1579638586 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\ea.cpp
+	"EA.h"
+
+1579813024 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\ea.h
+	<random>
+	"GA.h"
+
+1579810278 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\mastermind.cpp
+	"MasterMind.h"
+
+1580571686 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\main.cpp
+	<iostream>
+	<cstdlib>
+	<ctime>
+	<numeric>
+	<algorithm>
+	<vector>
+	<random>
+	<chrono>
+	<cmath>
+	<windows.h>
+	<limits>
+	<fstream>
+	<sstream>
+	<stdlib.h>
+	"EA.h"
+	"RLS.h"
+	"analysis.h"
+	"crossover-rate.h"
+	"scripts.h"
+	"scripts2.h"
+	"bestPGA.h"
+	"algo-complexity.h"
+
+1580571185 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\analysis.h
+	<iostream>
+	<chrono>
+	<vector>
+	<algorithm>
+	<fstream>
+	"SearchHeuristic.h"
+
+1580140031 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\scripts.h
+	<vector>
+	"analysis.h"
+	"ParameterOptimizer.h"
+
+1579810099 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\ga.h
+	<random>
+	"GGA.h"
+
+1579810106 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\ga.cpp
+	"GA.h"
+
+1579640108 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\crossover.h
+
+1580478192 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\scripts2.h
+	<vector>
+	<fstream>
+	"analysis.h"
+	"ParameterOptimizer.h"
+
+1580228991 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\parameteroptimizer.h
+	<iostream>
+	<vector>
+	<string>
+	<sstream>
+	<fstream>
+	"SearchHeuristic.h"
+	"analysis.h"
+
+1580229005 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\parameteroptimizer.cpp
+	"ParameterOptimizer.h"
+
+1580211297 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\analysis.cpp
+	"analysis.h"
+
+1580491457 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\gga.h
+	<iostream>
+	<vector>
+	<algorithm>
+	<random>
+	"SearchHeuristic.h"
+
+1580211803 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\gga.cpp
+	"GGA.h"
+
+1580482057 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\pga.cpp
+	"PGA.h"
+
+1579810120 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\pga.h
+	<vector>
+	<random>
+	"GGA.h"
+
+1580483200 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\bestpga.h
+	<vector>
+	"PGA.h"
+
+1580508179 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\crossover-rate.cpp
+	"crossover-rate.h"
+
+1580480551 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\crossover-rate.h
+	<vector>
+	<fstream>
+	"ParameterOptimizer.h"
+	"GA.h"
+
+1580571654 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\algo-complexity.cpp
+	"algo-complexity.h"
+
+1580571704 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\algo-complexity.h
+	<string>
+	<vector>
+	<fstream>
+	"analysis.h"
+

mm-cpp.layout

@@ -0,0 +1,140 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes" ?>
+<CodeBlocks_layout_file>
+	<FileVersion major="1" minor="0" />
+	<ActiveTarget name="Release" />
+	<File name="src\algo-complexity.cpp" open="1" top="0" tabpos="2" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="502" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\crossover-rate.cpp" open="0" top="0" tabpos="5" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="619" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\bestPGA.h" open="0" top="0" tabpos="9" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="2647" topLine="42" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\crossover.h" open="0" top="0" tabpos="3" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="0" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\algo-complexity.h" open="1" top="0" tabpos="1" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="359" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="main.cpp" open="1" top="0" tabpos="4" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="-1" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="2282" topLine="53" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\RLS.cpp" open="0" top="0" tabpos="3" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="498" topLine="6" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\analysis.h" open="1" top="0" tabpos="5" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="541" topLine="12" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\crossover-rate.h" open="1" top="0" tabpos="6" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="799" topLine="10" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\scripts.h" open="0" top="0" tabpos="8" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="1" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="1685" topLine="40" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\scripts2.h" open="1" top="0" tabpos="3" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="157" topLine="6" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\EA.cpp" open="0" top="0" tabpos="12" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="19" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\GA.cpp" open="0" top="0" tabpos="10" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="-1" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="65" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\MasterMind.cpp" open="0" top="0" tabpos="5" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="-2" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="3234" topLine="78" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\analysis.cpp" open="0" top="0" tabpos="6" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="1477" topLine="159" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\EA.h" open="0" top="0" tabpos="13" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="261" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\GGA.h" open="1" top="1" tabpos="9" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="828" topLine="29" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\MasterMind.h" open="0" top="0" tabpos="7" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="831" topLine="24" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\SearchHeuristic.cpp" open="0" top="0" tabpos="6" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="373" topLine="10" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\RLS.h" open="0" top="0" tabpos="2" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="85" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\SearchHeuristic.h" open="0" top="0" tabpos="9" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="1352" topLine="51" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\PGA.cpp" open="0" top="0" tabpos="7" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="384" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\GA.h" open="0" top="0" tabpos="11" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="407" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\PGA.h" open="0" top="0" tabpos="8" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="477" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="include\ParameterOptimizer.h" open="0" top="0" tabpos="16" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="141" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\GGA.cpp" open="1" top="0" tabpos="8" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="939" topLine="33" />
+		</Cursor>
+	</File>
+	<File name="src\ParameterOptimizer.cpp" open="1" top="0" tabpos="7" split="0" active="1" splitpos="0" zoom_1="0" zoom_2="0">
+		<Cursor>
+			<Cursor1 position="248" topLine="0" />
+		</Cursor>
+	</File>
+</CodeBlocks_layout_file>

mm-cpp/include/EA.h

@@ -1,33 +0,0 @@
-#ifndef EA_H
-#define EA_H
-
-#include <iostream>
-
-#include <vector>
-#include <algorithm>
-#include <random>
-
-#include "SearchHeuristic.h"
-
-class EA : public SearchHeuristic
-{
-    public:
-        EA(double proba, int lda, int mu, std::default_random_engine& randomizer);
-        void prepare_tab();
-        Result run();
-        virtual ~EA();
-
-    protected:
-        double m_proba;
-        int m_lambda;
-        int m_mu;
-
-        std::default_random_engine m_randomizer;
-        std::binomial_distribution<int> m_binomial_dist;
-        bool m_is_prepared;
-        Candidate** x_tab;
-
-    private:
-};
-
-#endif // EA_H

mm-cpp/include/SearchHeuristic.h

@@ -1,48 +0,0 @@
-#ifndef SEARCHHEURISTIC_H
-#define SEARCHHEURISTIC_H
-
-#include "MasterMind.h"
-
-struct Candidate {
-    Candidate(int* s, int v) {
-        sol = s;
-        value = v;
-    }
-
-    int* sol;
-    int value;
-};
-
-struct {
-    bool operator()(Candidate* a, Candidate* b) const {
-        return a->value > b->value;
-    }
-} cmp_candidates;
-
-struct Result {
-    Result(int* s, int v, int c) {
-        solution = s;
-        v_solution = v;
-        nb_calls = c;
-    }
-
-    int* solution;
-    int v_solution;
-    int nb_calls;
-};
-
-class SearchHeuristic
-{
-    public:
-        SearchHeuristic();
-        virtual Result run() = 0;
-        void set_problem(MasterMind* problem);
-        virtual ~SearchHeuristic();
-
-    protected:
-       MasterMind* m_problem;
-
-    private:
-};
-
-#endif // SEARCHHEURISTIC_H

mm-cpp/include/analysis.h

@@ -1,57 +0,0 @@
-#ifndef ANALYSIS_H_INCLUDED
-#define ANALYSIS_H_INCLUDED
-
-#include <iostream>
-#include <chrono>
-#include <vector>
-
-#include "SearchHeuristic.h"
-
-std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start_chrono() {
-    return std::chrono::system_clock::now();
-}
-std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop_chrono() {
-    return std::chrono::system_clock::now();
-}
-int interval_chrono(std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start, std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop) {
-    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(stop-start).count();
-}
-
-struct Statistic {
-    Statistic(double avg, double mini, double maxi, double med, double dev) :
-        average{avg}, minimal{mini}, maximal{maxi}, median{med}, deviation{dev} {};
-
-    double average;
-    double minimal;
-    double maximal;
-    double median;
-    double deviation;
-};
-
-Statistic avg_calls(SearchHeuristic& algo, MasterMind problem, int nb=100) {
-    std::vector<double> data;
-    Statistic stat(0,0,0,0,0);
-    for(int i=0; i<nb; i++) {
-        algo.set_problem(&problem);
-        Result res = algo.run();
-        delete[] res.solution;
-        data.push_back(res.nb_calls);
-        stat.average += res.nb_calls;
-        if(i == 0) {
-            stat.minimal = res.nb_calls;
-            stat.maximal = res.nb_calls;
-        }
-        if(res.nb_calls > stat.maximal)
-            stat.maximal = res.nb_calls;
-        if(res.nb_calls < stat.minimal)
-            stat.minimal = res.nb_calls;
-    }
-    stat.average /= nb;
-
-    for(int i=0; i<nb; i++)
-        stat.deviation += pow(data[i] - stat.average, 2);
-    stat.deviation = sqrt(stat.deviation/nb);
-    return stat;
-}
-
-#endif // ANALYSIS_H_INCLUDED

mm-cpp/include/scripts.h

@@ -1,35 +0,0 @@
-#ifndef SCRIPTS_H_INCLUDED
-#define SCRIPTS_H_INCLUDED
-
-#include <vector>
-
-#include "analysis.h"
-
-using namespace std;
-
-void optimal_proba(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01) {
-    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
-        vector<double> avg_list;
-        vector<double> probas;
-
-        auto start = start_chrono();
-        for(double p=p_init; p<p_final; p+=p_step) {
-            EA algo(p, 1, 1, randomizer);
-            Statistic stat = avg_calls(algo, MasterMind(n, n, randomizer));
-            double avg = stat.average;
-            avg_list.push_back(avg);
-            probas.push_back(p);
-        }
-        auto stop = stop_chrono();
-        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
-
-        int min_ind = 0;
-        for(int i=1; i<avg_list.size(); i++)
-            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
-                min_ind = i;
-        double p_best = probas[min_ind];
-        cout << "n=" << n << ": " << p_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << 100*floor((p_final-p_init)/p_step) << " problems)" << endl;
-    }
-}
-
-#endif // SCRIPTS_H_INCLUDED

mm-cpp/main.cpp

@@ -1,173 +0,0 @@
-#include <iostream>
-#include <cstdlib>
-#include <ctime>
-#include <numeric>
-#include <algorithm>
-#include <vector>
-#include <random>
-#include <chrono>
-#include <cmath>
-#include <windows.h>
-
-#include <limits>
-
-#include "EA.h"
-#include "RLS.h"
-#include "analysis.h"
-
-#include "scripts.h"
-
-using namespace std;
-
-int main() {
-    int nb_colors = 16;
-    int nb_cases = 16;
-
-    srand(time(NULL));
-    std::default_random_engine randomizer{static_cast<long unsigned int>(time(0))};
-
-    auto start2 = start_chrono();
-    RLS algo1;
-    Statistic stat1 = avg_calls(algo1, MasterMind(nb_colors, nb_cases, randomizer), 4500);
-    cout << "Average RLS: " << stat1.average << endl;
-    EA algo2(1./nb_cases, 1, 1, randomizer);
-    Statistic stat2 = avg_calls(algo2, MasterMind(nb_colors, nb_cases, randomizer), 4500);
-    cout << "Average EA: " << stat2.average << endl;
-    auto stop2 = stop_chrono();
-    int elapsed_milliseconds2 = interval_chrono(start2, stop2);
-    cout << " ... executed in " << elapsed_milliseconds2/1000. << " seconds" << endl;
-
-    for(int u=0; u<3; u++)
-        Beep(1568, 200);
-
-    cout << "=========================" << endl;
-    //optimal_proba(5,15, randomizer);
-    double p_init=0.05;
-    double p_final=0.5;
-    double p_step=0.01;
-    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
-    int exploration_phase = 1000;
-    int exploitation_phase = 10000;
-    double initial_value = 50;
-    int nb_test = 20;
-
-    for(int n=2; n<15; n++) {
-        auto start_n = start_chrono();
-
-        double* tab = new double[nb_diff_proba];
-        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
-            tab[i] = initial_value;
-        double max_weight = initial_value;
-        int max_weight_ind_proba = 0;
-        double second_weight = initial_value;
-        double second_weight_ind_proba = 1;
-
-        for(int num_loop=1; second_weight + 2*initial_value > max_weight; num_loop++) {
-            auto start_loop = start_chrono();
-            int nb_solved_problems = 0;
-            for(int k=0; k<20; k++) {
-                double min_avg = -1;
-                double min_proba;
-                for(double p=p_init; p<p_final; p+=p_step) {
-                    int ind = round((p - p_init)/p_step);
-                    double execution_proba = 0;
-                    if(ind > 0 && ind < nb_diff_proba-1)
-                        execution_proba = ((tab[ind-1]+tab[ind]+tab[ind+1])/3)/max_weight;
-                    else if(ind > 0)
-                        execution_proba = ((tab[ind-1] + tab[ind])/2)/max_weight;
-                    else if(ind < nb_diff_proba-1)
-                        execution_proba = ((tab[ind] + tab[ind+1])/2)/max_weight;
-
-                    execution_proba = (2*execution_proba > 1) ? -4*pow(execution_proba, 2)+8*execution_proba-3 : 0;
-                    std::bernoulli_distribution distribution(execution_proba);
-
-                    if(distribution(randomizer)) {
-                        EA algo(p, 1, 1, randomizer);
-                        Statistic stat = avg_calls(algo, MasterMind(n, n, randomizer), nb_test);
-                        double avg = stat.average;
-
-                        if(min_avg < 0 || min_avg > avg) {
-                            min_avg = avg;
-                            min_proba = p;
-                        }
-
-                        nb_solved_problems += nb_test;
-                    }
-                }
-                int ind_p = round((min_proba - p_init)/p_step);
-                tab[ind_p]++;
-
-                if(tab[ind_p] > max_weight) {
-                    max_weight = tab[ind_p];
-                    max_weight_ind_proba = ind_p;
-                }
-            }
-            auto stop_loop = stop_chrono();
-            int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
-
-            second_weight = -1;
-            for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
-                if(i != max_weight_ind_proba)
-                    if(second_weight < 0 || second_weight < tab[i]) {
-                        second_weight = tab[i];
-                        second_weight_ind_proba = i;
-                    }
-
-            cout << "\r";
-            cout << "n=" << n << ", num_loop=" << num_loop << ": ";
-            cout << p_init+max_weight_ind_proba*p_step << " (" << max_weight << "), ";
-            cout << p_init+second_weight_ind_proba*p_step << " (" << second_weight << "), ";
-            cout << "executed in " <<elapsed_milliseconds_loop/1000. << " seconds [" << nb_solved_problems << "]";
-            cout << "    ";
-        }
-
-        //cout << endl;
-        //for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
-        //    cout << p_init+i*p_step << ": " << tab[i]-initial_value << endl;
-
-        auto stop_n = stop_chrono();
-        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
-        cout << '\r' << "n=" << n << ", p_best=" << p_init+max_weight_ind_proba*p_step << ", executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds";
-        cout << "                                       " << endl;
-
-        for(int u=0; u<3; u++)
-            Beep(1568, 200);
-    }
-
-    cout << "FINISHED !" << endl;
-    std::cin.ignore(std::numeric_limits<std::streamsize>::max(), '\n');
-    std::cin.get();
-
-    return 0;
-
-    cout << "=========================" << endl;
-    for(int n=5; n<6; n++) {
-        vector<double> avg_list;
-        vector<double> lambdas;
-
-        int lambda_init = 1;
-        int lambda_final = 20;
-        int nb_tests = 10000;
-
-        auto start = start_chrono();
-        for(int lambda=lambda_init; lambda<lambda_final; lambda++) {
-            EA algo(1./n, lambda, 1, randomizer);
-            Statistic stat = avg_calls(algo, MasterMind(n, n, randomizer), nb_tests);
-            double avg = stat.average;
-            avg_list.push_back(avg);
-            lambdas.push_back(lambda);
-            cout << " -> lambda=" << lambda << ", nbcalls=" << avg << endl;
-        }
-        auto stop = stop_chrono();
-        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
-
-        int min_ind = 0;
-        for(int i=1; i<avg_list.size(); i++)
-            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
-                min_ind = i;
-        double lambda_best = lambdas[min_ind];
-        cout << "n=" << n << ": " << lambda_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << nb_tests*(lambda_final-lambda_init) << " problems)" << endl;
-    }
-
-    return 0;
-}

mm-cpp/mm-cpp.depend

@@ -1,61 +0,0 @@
-# depslib dependency file v1.0
-1578514325 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\rls.cpp
-	"RLS.h"
-
-1578486688 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\rls.h
-	<iostream>
-	"SearchHeuristic.h"
-
-1578515541 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\searchheuristic.h
-	"MasterMind.h"
-
-1578518136 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\mastermind.h
-	<iostream>
-	<ctime>
-	<random>
-	<vector>
-	<algorithm>
-
-1578485606 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\searchheuristic.cpp
-	"SearchHeuristic.h"
-
-1578518197 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\ea.cpp
-	"EA.h"
-
-1578516723 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\ea.h
-	<iostream>
-	<vector>
-	<algorithm>
-	<random>
-	"SearchHeuristic.h"
-
-1578517787 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\mastermind.cpp
-	"MasterMind.h"
-
-1578576187 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\main.cpp
-	<iostream>
-	<cstdlib>
-	<ctime>
-	<numeric>
-	<algorithm>
-	<vector>
-	<random>
-	<chrono>
-	<cmath>
-	<windows.h>
-	<limits>
-	"EA.h"
-	"RLS.h"
-	"analysis.h"
-	"scripts.h"
-
-1578495657 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\analysis.h
-	<iostream>
-	<chrono>
-	<vector>
-	"SearchHeuristic.h"
-
-1578517311 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\scripts.h
-	<vector>
-	"analysis.h"
-